基于虚拟模型的四足机器人直觉控制

JTUWM-Ⅲ四足机器人在关节上设置驱动器，高层的步行任务转化为低层关节空间的驱动控制，它是非直觉的。针对这一问题，以虚拟驱动器模拟实际关节转矩，基于此虚拟驱动器的模型，将高层的步行任务转化为底层的关系转矩控制，凭直觉连续设置虚拟力使机器人不断从平衡状态进入不平衡状态，进而由虚拟模型得到期望转矩，驱动机器人进入新的平衡状态完成步行。     

双足步行教育机器人控制电路设计与实现

提出和实现了一种具有语音控制和无线下载功能的双足步行教育机器人的控制电路。本系统采用双单片机处理系统,其中包括步行控制电路、红外避障电路、超声波测距电路、语音发音识别电路、和电脑无线通讯电路。基于此控制电路的双足步行机器人,具有很好的学习扩展性和新颖性。     

步行机器人定位系统特征粒子的优化

针对视觉机器人定位问题,提出一种改进的蒙特卡罗定位方法.在特征粒子的观测更新上,用机器人当前位置确定局部地图的范围,用局部地图的搜索方式来匹配不惟一地标,减弱了粒子分布的多值性;并在粒子的重采样过程中应用历史观测信息和运动信息产生新粒子点,使新粒子有效的概率加大,加快了结果的收敛速度.该方法应用于TJArk队四腿机器人上,在2008机器人世界杯足球赛上取得了令人满意的结果.     

步行式挖掘机方向纠偏控制参数多目标优化方法

针对步行式挖掘机自行上运输车过程中,实现一次方向纠偏控制参数的求解问题,建立了步行式挖掘机方向纠偏时的运动学微分方程,构造了一种求解方向纠偏控制参数多目标优化模型,用两级优化模型对纠偏控制参数进行求解。第一级优化模型利用信赖域法对一阶微分方程进行求解,得到步行式挖掘机方向纠偏过程中的运动参数;第二级优化模型用序列二次规划法对多目标优化模型求解,得到不同接近角情况下一次纠偏控制优化参数。利用仿真分析对第一级优化模型进行了验证。研究表明,建立的步行式挖掘机纠偏模型正确,当接近角小于25°时,步行式挖掘机可实现一次方向纠偏,所提出的两级优化模型控制参数求解方法可为步行式挖掘机无人化纠偏提供理论依据。     

步行速度对大学男生步态的影响

利用H/P/Cosmos GaitwayⅡ步态分析跑台,探讨不同步速条件下步态的变化.8名健康大学男生以4,5,6km·h-13种速度在跑步机上行走,采集10 s的连续步态,测力板采样率为100Hz.结果表明:随着步行速度增加,步频、步长、步幅呈显著性的递增;而单步时间、步态周期时间、支撑时间、单足支撑时间及双足支撑时间均出现显著性递减.第一峰值力、质量承受率及蹬地率随步行速度的增加而增加;支撑力却随步行速度增加呈显著性降低;而第二峰值力仅在速度4km·h-1和5km·h-1之间的增加有意义.步态模式随着步行速度的变化而变化.体质量大的人快步走时需要适当控制步行速度,以免地面反作用力过大,对足部造成损伤.     

基于遗传算法的两足步行机器人步态优化

将具有２４ 个自由度的机器人ＪＦＨＲ简化为７ 连杆机构,建立了描述机器人姿态的位置向量．用三次多项式拟合机器人髋关节和踝关节的位置轨迹,并通过动力学模型建立能量消耗表达式,得到能量最优的步态,即多项式系数的获得就可以表示为一个多变量最小值的优化问题,最后应用遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ , ＧＡ）获得最优解．在ＧＡ设计中,将每一个需要优化的参数用１０位二进制数表示,种群中染色体的个数为５０,演化的代数固定为１００,杂交率和变异率分别定为０．８和０．０４．对平地步行和斜坡步行进行了仿真．     

微小步行爬壁机器人的电磁直接驱动方式

研究了利用两组电磁力交互作用,直接驱动微小步行爬壁机器人的方法,分析了单层驱动方式、双层驱动方式和差动式驱动方式的原理,并进行了三种驱动方式的对比实验,为微小步行爬壁机器人驱动装置的设计与研制奠定了基础。     

全方向康复步行训练机器人具有死区补偿的反步有限时间控制

为了解决死区影响全方向康复步行训练机器人系统的跟踪精度问题,提出了一种具有死区补偿的反步有限时间控制方法。考虑系统的未知死区,利用自适应方法估计死区宽度,获得死区信息并对其进行补偿,从而有效抑制了死区对系统跟踪性能的影响,避免了系统发生极限环振荡。为了防止机器人初始运动阶段产生较大的跟踪误差而影响康复者的安全,提出了反步有限时间控制方法,确保跟踪误差系统在有限时间内达到稳定。基于Lyapunov有限时间稳定理论,给出了误差系统的稳定条件及稳定时间。与速度和加速度同时约束的控制方法进行了仿真和实验对比,结果表明:所提的控制器设计方法可使系统的跟踪误差在大约8s后趋向于0,机器人在有限时间内实现了对指定轨迹的稳定跟踪,解决了速度和加速度同时约束的控制方法不能使机器人稳定地跟踪训练轨迹、无法解决系统死区的问题;所提的有限时间控制方法能使系统误差快速收敛,有效解决了死区对系统性能的影响,提高了机器人的跟踪精度和安全性。